OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的功能来处理图像和视频。其中一个常用的功能是图像旋转及填充实现。

图像旋转是指将一张图像按照一定的角度旋转，使其在视觉上发生改变。这个功能在很多应用场景中非常有用，比如在机器人领域中，可以利用图像旋转来进行目标识别和跟踪。在OpenCV中，有一个函数叫做`cv2.rotate()`，它可以实现图像旋转。

首先，我们需要导入OpenCV库并读取一张图像：

python
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

接下来，我们可以使用`cv2.rotate()`函数来对图像进行旋转。该函数有三个参数：输入图像，旋转角度和缩放因子。旋转角度可以是正数表示逆时针旋转，也可以是负数表示顺时针旋转。缩放因子用于控制图像的缩放程度，默认为1。下面是一个旋转图像45度的例子：

python
# 图像旋转
rotated_image = cv2.rotate(image, cv2.ROTATE_45_CLOCKWISE)

在旋转图像时，可能会出现边界缺失的情况。为了解决这个问题，OpenCV提供了一个函数叫做`cv2.copyMakeBorder()`，可以在图像周围添加填充来保持图像的完整性。该函数有六个参数：输入图像，上下左右的填充大小，填充边界类型和填充颜色。填充边界类型可以是`cv2.BORDER_CONSTANT`、`cv2.BORDER_REPLICATE`、`cv2.BORDER_REFLECT`等。下面是一个在图像周围添加10像素填充的例子：

python
# 图像填充
padded_image = cv2.copyMakeBorder(rotated_image, 10, 10, 10, 10, cv2.BORDER_CONSTANT, value=(0, 0, 0))

最后，我们可以将旋转后并添加填充的图像保存到新的文件中：

python
# 保存图像
cv2.imwrite('rotated_image.jpg', padded_image)

通过上述步骤，我们可以实现图像的旋转及填充操作。这对于一些图像处理任务来说非常有用，例如在目标检测和图像识别中，可以通过旋转和填充来增加模型的训练样本。OpenCV提供了丰富的功能和接口，使得图像处理变得更加简单和灵活。

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